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大数据,让信用看得见

发布时间:2018/3/5  浏览次数:306 次  来源:http://www.yhlhcpa.com
  目前中国社会融资规模存量在131.58万亿,15年2季度增速为11.9%,年增长规模在10万亿以上。在细分领域而言,中国消费金融2014年达 15.37万亿元,同比增长18.5%,2013到2014年增长了2.4万亿元。消费贷款中国人均1.12万元。依照同期美国消费贷规模3.32万亿美 元,人均6.5万人民币,中国消费金融应当还有2-4倍的增长空间,即十万亿以上的增量。假设每家贷款机构平均放贷1000亿,十万亿的增量也需100家 新机构来满足。
  正在飞速发展的网贷和消费金融公司,正在极力争取扮演这样的角色。《2007-2014年中国P2P个人无抵押小额信贷市场发展报告》显示,以个人消费为目的的借贷在各项借贷需求中居首位,占到业务总份额的63.72%。
  然而,与之对应的是,除央行主导的企业和个人征信系统外,中国仅有50多家社会征信机构和80家信用评级机构。即使是央行征信系统已经覆盖了8.7亿自然人,但是其中只有3.7亿是有信贷行为的,2.75亿有信用报告评分。
  “这意味着,大量的人被挡在官方信用之外,无信用加持,银行很难服务到这些人群。”百融金服副总裁冯宗欣说。
  基于大数据的征信业变革会不会改善这个现状?在五道口金融学院金融大数据研究室总监杨威看来,大数据的应用首先提升了征信数据的开放度,不仅是金融机构的数据,来自电商、互联网搜索的海量数据被纳入其中,就增加了分析和判断一个人信用的维度。
  作为大数据征信服务的提供商,冯宗欣更强调对大数据的应用,不是局限在对于已经发生的静态数据的分析,来自与客户的动态数据,以及如何发现和理解不同的行为数据之间的联系,才是大数据征信的核心
  “以车险为例, 车险费率改革中费率调整,与费率相关的只有三个数据:车的价格,车的使用年限以及出险历史。这些都是静态的历史数据;而大数据征信考虑什么:研究一个人的行为习惯于他车险出险之间的相关性。”如:急躁可能习惯经常急刹车,是不是经常踩油门,是不是导致经常出险;看新闻和军事的人信用比较好也不容易出险。
  显然, 相关的维度越多,就能越精准地勾勒出一个人的信用状况,而这个判断越精准,就越利于企业和商家以及信贷机构精准地为其进行风险定价。
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